密度演化方法在概率分布估计中的应用研究

利用密度演化方法，提出了随机变量概率分布估计的一个新方法．在此方法中，构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程，使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量．利用独立随机抽样的样本值，即可获取虚拟随机过程的瞬时概率密度函数，进而获得随机变量的概率密度函数估计．以约束混凝土极限应变的试验与理论预测值之比值为例，进行了概率密度函数估计．     

密实型低噪声沥青路面振动特性试验研究

通过轮胎路面系统的振动模态实验、路面振动衰减特性试验研究，分析了密实型低噪声路面的减振降噪机理，为密实型低噪声路面的设计和实际应用、改善城市道路交通噪声环境提供了理论依据。     

纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计

研究了一类纵向污染数据的半参数回归模型，并在更切合实际的情况下，建立了模型参数和回归函数的估计方法，在适当的条件下，证明了所建立的估计量均具有强相合性。     

一种LFMCW雷达目标距离提取方法

在阐述FFT方法、最小二乘曲线拟合方法和雷达信号特点的基础上,将BP网络应用于线性调频连续波雷达系统目标距离的信号处理中,用雷达数据对构造的BP网络进行了训练和测试。仿真结果表明,该方法在训练对象足够充分的情况下可以适应较大范围内测量,在无噪或低噪声的情况下,可以获得较高的测量精度,是一种对LFMCW系统信号处理的有效方法。     

面向事故分析的车身关键参数数值模拟计算

汽车碰撞事故再现方法中常用的动量/能量和变形/能量分析方法需要对所涉及车辆的部分参数(如恢复系数和刚度系数)进行确定,传统的参数确定方法需要通过多次实车碰撞试验进行统计分析计算,具有周期长、成本高等缺陷,不适应目前多品种小批量的生产方式.据此,提出利用被试验验证的整车有限元模型对上述参数进行多种速度下的数值模拟计算,并将模拟试验得到的恢复系数应用于一起真实碰撞事故的分析,结果验证了该参数的可靠性及该方法的可行性.     

果蔬气调包装设计及贮藏期预测

建立了果蔬气调包装的数学模型,通过数值模拟预测包装袋内的气体浓度变化及达到动态平衡时的气体浓度,给出了包装材料的确定方法及不同气调参数下果蔬气调包装贮藏期的预测方法.以黄桃为研究对象,测定了5℃和25℃下自发气调包装的气体浓度变化规律,进行了0℃及体积分数为2%O2、5%CO2初始浓度条件下的主动气调包装贮藏实验.实验结果验证了数学模型预测结果的正确性.     

链传动结构的有限元数值分析

以弹性接触理论为基础,利用通用有限元软件ANSYS对载荷工况下的链传动结构进行有限元数值模拟,通过计算结果对链传动结构的强度、刚度进行了分析,表明链传动结构在载荷工况下能够满足设计要求,并且具有较高的安全储备.     

基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计

针对基于期望最大化（EM）迭代算法的正更频分多路复用（OFDM）信道估计方法复杂度高、收敛慢，严重制约OFDM的传输速率的缺陷，提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法．该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，提高了EM的计算速度，降低了计算复杂度．仿真结果表明，相比于空间选择期望最大算法，在性能损失只有0．1dB的情况下，EM算法的复杂度得到很大的降低，且其计算速度可提高十几倍．     

一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型

通过分析数据截尾对软件可靠性模型的影响，建立了一种考虑数据截尾的非参数软件可靠性模型，为的是克服一般参数模型假设约束过紧的问题，并能在估计失效率的同时估计残存缺陷数．同时，提出了基于非参数统计的软件失效率单调下降性检验方法，在加权核函数估计中引入数据截尾率作为加权系数和优化参数，并用失效率单调下降约束下的加权核函数方法来估计失效率和残存缺陷数．模拟试验和实例分析表明，所提模型可以较好地处理截尾数据，给出残存缺陷数的合理估计，其失效率估计精度较高，不低于较好的传统模型．     

基于滑动概率神经网络的早期故障诊断

针对机电设备早期故障难以识别的问题，提出了一种动态的概率密度估计方法——滑动概率神经网络，用以跟踪分析测量信号的概率密度变化过程，及时发现早期故障．该网络以固定不变的抽样集作为第一层，动态滑动的测量信号作为样本层，通过求和层得到抽样集的条件概率密度估计，将样本层内测量信号的概率密度动态地投影到统一的抽样集上．将网络分解成以测量值为中心的子网络，来实现网络的递归运算，并且利用高斯函数的快速衰减特性或使用分段线性函数近似高斯函数，从而提高了网络的计算实时性．通过压缩机喘振过程数据的应用实例，表明该方法能够有效识剐故障的早期征兆．